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利用GPU进行高性能数据并行计算
被引量:
6
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作者
丁艺明
刘波
《程序员》
2008年第4期97-99,共3页
数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算(High Performance Computing,HPC)成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率...
数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算(High Performance Computing,HPC)成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率高;数据的存取结构复杂,开销大;数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理器,特别是GPU(Graphical Processing Unit)计算能力的飞速提高,高性能计算正在逐步进入桌面(低端)领域,我们开始探讨并行编程模型与并行编程等软件技术。
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关键词
数据并行计算
性能计算
GPU
分布式系统
生物基因技术
计算机处理器
数据库技术
数据挖掘
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职称材料
题名
利用GPU进行高性能数据并行计算
被引量:
6
1
作者
丁艺明
刘波
机构
趋势科技
高级
工程师
趋势科技高级研发经理
出处
《程序员》
2008年第4期97-99,共3页
文摘
数据库技术的成熟、数据挖掘应用、生物基因技术的发展、历史数据的几何级膨胀等使高性能计算(High Performance Computing,HPC)成为必要。虽然通过创建分布式系统可以解决部分大型计算的问题,但是分布式系统有通信开销大,故障率高;数据的存取结构复杂,开销大;数据的安全性和保密性较难控制等弱点。随着计算机处理器,特别是GPU(Graphical Processing Unit)计算能力的飞速提高,高性能计算正在逐步进入桌面(低端)领域,我们开始探讨并行编程模型与并行编程等软件技术。
关键词
数据并行计算
性能计算
GPU
分布式系统
生物基因技术
计算机处理器
数据库技术
数据挖掘
分类号
TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP334.7 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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出处
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1
利用GPU进行高性能数据并行计算
丁艺明
刘波
《程序员》
2008
6
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